• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.591-603
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• 2022

해수 속의 용존 유기·무기물과 플랑크톤 등의 상호 작용은 해수의 색과 광학적 특성을 결정한다. 동중국해에 위치한 이어도 해양과학기지(I-ORS) 주변의 해역은 서쪽으로 양자강 저염수, 남쪽으로 대마 난류에 영향을 받아 한반도 주변의 해수 순환과 광특성 변동 연구에 적합하다. 본 연구에서는 MODIS/Aqua로 관측한 위성 원격 반사도와 NOMAD 실측 원격 반사도를 이용하여 2016년 1월부터 2020년 12월까지 I-ORS 주변의 해수의 원격반사도를 스펙트럼 특성에 따라 23가지의 유형으로 분류하였으며, 이어도 해양 과학기지 주변 해역(d ≤ 10 km)의 위성 일치점 자료 59,532개를 이용하여 연구 해역 수형의 계절 변동 특성을 제시하였다. 각 관측 지점에서의 원격 반사도 스펙트럼은 분광 각도법을 이용하여 기준 스펙트럼과의 유사도를 비교함으로써 가장 근접한 기준 수형으로 분류 하였으며 분광 유사도가 10° 이내일 때만 유의미하다고 판단하였다. 연구 기간내 I-ORS 주변 해역에서는 상대적으로 맑은 해역에서 잘 나타나는 수형이 50% 이상으로 가장 빈번하게 관측되었다. 계절별 수형의 도수분포에서 여름과 겨울의 분포 양상이 다르게 나타났고, 특히 여름에는 맑은 해수에서 주로 나타나는 7 이하의 수형이 주로 출현한 반면에 겨울에는 전체 4% 미만으로 존재하였다. I-ORS 주변을 비롯한 동중국해의 수형의 공간 분포 특성을 고려할 때 I-ORS는 해수 수형의 전이 대에 위치한 것으로 판단된다. 본 연구는 한반도 연안에서의 수형 변동을 분석함으로써 해수의 광학 특성 이해을 이해하고 인공위성 해색 변수의 정확도 향상을 위한 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.461-472
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• 2022

우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림)면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에 비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7%로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.269-277
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• 2022

생물학적 효소 반응 산업의 발전으로 인해 바이오매스 자원으로부터 젖산을 대량 생산하는 것이 가능해짐에 따라 젖산의 추가적인 탈수 반응을 통해 고흡수성 수지 SAP, 디스플레이의 점접착제 등의 원료가 되는 아크릴산을 생산하는 친환경 공정이 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 젖산 탈수 반응에서 높은 활성을 가지나, 비활성화가 빠른 단점을 가지는 NaY 제올라이트 촉매의 산점 및 염기점을 조절하여, 높은 아크릴산 선택도를 장시간 유지 가능한 촉매를 개발하고자 하였다. 첫번째로 NaY 모촉매에 부분적으로 칼슘을 치환하여 산/염기도를 변화시키고자 하였으며, 이온 교환법과 초기습식 함침법을 모두 적용하여 그 효과를 탐색하였다. 그 결과 직접적으로 Ca를 함침하는 것이 선택도 및 안정성 측면에서 우수한 것을 확인하였으며, 16시간 반응 동안 40% 수율의 AA를 안정적으로 생산하였다. 산/염기 특성 분석 결과, 함침된 Ca는 주로 CaO 형태로 촉매 외피에 존재하면서, 젖산 탈수 반응을 위한 추가적인 염기점으로 작용하는 것으로 나타났다. 추가적으로 NaY 모촉매의 산세기를 약화시키면서 기공 내외적으로 Ca을 고르게 분산시키기 위해, KOH 처리를 통한 탈규소화 후, Ca를 함침하였다. 그러나 기존 Ca-NaY 촉매 대비 아크릴산 선택도가 증진되는 효과는 관찰하지 못하였다. 최종적으로 KOH 처리 촉매에서 Ca 담지양을 1 wt%에서 5 wt%로 증가시켜 염기점 양을 증진시켜 보았다. 그 결과, 기존 1 wt% Ca가 함침된 촉매에 비해 아크릴산 선택도를 65%까지 증진시킬 수 있었으며, 24시간 반응 동안 촉매 안정성 또한 꾸준하게 유지되어, 젖산 탈수 반응에서 염기점 조절이 선택도 및 안정성 향상에 중요한 변수임을 제시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.577-587
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• 2021

격자형 지하공간 공법은 원지반의 강도를 최대한 활용하는 지하공간 굴착 공법이다. 격자형 지하공간의 안전성을 확보하기 위해서는 암주에 대한 안전성뿐만 아니라 실제 사용되는 공간(Room)에 대한 안전성 또한 확보되어야 하므로 암주와 동시에 공간(Room)에 대한 안정성이 평가되어야 하나, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 격자형 지하공간의 룸(Room)과 암주 안전성에 대한 평가방안을 연구하였다. 지반조건, 암주 폭, 룸 폭을 매개변수로 한 총 125가지 경우의 수치해석을 수행하여 암주의 안전율은 지반의 강도가 증가할 경우 안전율이 증가하는 것을 확인하였고, 암주의 폭이 넓어질 경우는 안전율 증가 폭이 감소하는 것을 확인하였다. 룸 변형률은 한계변형률을 적용하여 평가하였으며, 암주의 폭이 좁아질수록 높게 나타나고, 룸의 폭이 좁아질수록 변형률이 작게 발생하였다. 암주 안전율과 룸 변형률에 대한 상관관계 분석 결과 암주 폭에 따라 암주의 기준 안전율 이상을 확보할 수 있는 룸 변형률의 상한값을 도출 할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과는 지반조건, 룸 폭 등을 고려하여 실제 설계를 수행할 경우 룸의 안전성을 확보 할 수 있는 가이드라인으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권3호
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• pp.405-417
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• 2022

본 연구는 건조 스트레스에 따른 Prunus maximowiczii(산개벚나무) 및 Prunus serrulate Lindl. var. pubescens(Makino)Nakai(잔털벚나무)의 광합성 특성 및 광계II 활성에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였으며, 건조 스트레스(drought stress, DS)는 30일간의 단수처리를 통해 유도하였다. 건조 스트레스가 진행됨에 따라 토양 수분함량은 감소하였으며, DS 10~12일 사이에 두 수종모두 10% 이하로 건조한 상태가 되고, DS 15일 이후부터는 5% 이하로 나타나 위조가 시작되는 조건에 해당되었다. DS 10일부터 최대광합성 속도, 광보상점의 감소가 두드러졌고, 암호흡 및 순양자수율은 DS 15일에 크게 감소하다가 DS 20일 이후부터 증가하는 경향을 보였다. 또한 산개벚나무의 기공증산속도는 DS 15일에 크게 감소한 뒤 DS 20일 이후부터 증가하였으며, 수분이용효율은 DS 15일에 증가한 뒤 DS 20일 이후부터 감소하였다. 잔털벚나무의 경우 기공증산속도는 DS 20일에 크게 감소한 뒤 이후부터 증가하였으며, 수분이용효율은 DS 20일에 증가한 뒤 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 이는 수분 손실을 막기 위해 기공을 닫게 되어 수분이용효율이 일시적으로 증가한 것을 의미한다. 엽록소 형광분석을 통해 산개벚나무는 DS 15일, 잔털벚나무는 DS 20일 이후에 기능지수(PI_ABS) 및 에너지전달 효율의 감소가 두드려졌으며, 광계II의 활성이 감소되었다. 특히, Ts-Ta, PI_ABS, DI_O/RC, ET_O/RC는 토양수분함량의 감소와 광합성 특성과도 유사하게 나타나, 수목의 건조 스트레스를 평가하는데 있어서 유용한 변수로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2021

본 연구는 우리나라 청소년들의 소비자역량 강화를 위해 미국 3개 주(오하이오, 미네소타, 위스콘신) 중학교 가정과 교육과정을 분석함으로써, 우리나라 중학교 가정과 교육과정에 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 2015 오하이오 주, 2017 미네소타 주, 2013 위스콘신 주 중학교 가정과 교육과정의 '소비생활' 영역의 성취기준을 수집해 소비자역량 내용을 분석하였다. 소비자역량 내용 분석 준거는 우리나라 성인들의 소비자역량을 측정하기 위해 개발한 한국소비자원의 소비자역량 내용체계를 기준으로 연구자가 수정·보완하여 활용하였다. 분석 결과와 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국 가정과 교육과정에서는 청소년들의 금융이해력 향상을 위해 신용관리, 저축/투자/보험, 세금, 금융환경과 금융의사결정 등 다양한 내용요소를 다루고 있었다. 차기 교육과정에서는 길어진 노후생활에서의 재무 안정을 위해 경제 환경의 변화 등 각종 변수를 고려해 생애주기별 실제적인 재무계획을 세울 수 있도록 금융기초지식과 금융 정보 활용 기술 강화를 위한 내용을 제시할 필요가 있다. 둘째, 미국 가정과 교육과정에서는 소비자거래역량 향상을 위해 가격과 이자율, 경제동향 및 수요와 공급의 영향, 구매방법과 계약 조건 등 경제개념을 적용해 구매의사결정을 할 수 있도록 교육과정을 개발하였으나, 우리나라는 구매계획, 구매의사결정과정에 집중되어 있기에 중학교 수준에 적합한 경제 개념을 도입해 소비자거래역량 함양을 도와줄 필요가 있다. 셋째, '소비자시민역량' 강화를 위해 차기 교육과정에서는 권리주장과 책임 수용을 균형 있게 다룰 필요가 있으며, 특히 소비자 주권이 실현되는 소비환경 조성을 위한 소비자 정책과 법률, 소비자 옹호 등에 관한 내용을 강화할 필요가 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-14
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• 2023

본 연구는 2007~2016 국민건강영양조사 자료를 이용하여 한국 여성의 탄수화물과 지방 섭취 수준에 따른 대사증후군 유병율에 대한 연관성을 파악하고자 실시하였다. 연구대상은 만 19~69세의 여성으로 임신 또는 수유중인 경우를 제외한 총 22,850명을 중심으로 분석하였다. 식이 섭취 조사는 24 시간 회상법을 이용하여 탄수화물과 지방의 섭취량에 따라 5가지 군으로 구분하였다. 교란 변수(연령, 가구소득, 흡연, 음주, 운동, 에너지 섭취량, 체질량 지수, 단백질 섭취량)을 통제한 후, 들을 통제한 후, 회귀분석과 일반 선형 모형으로 탄수화물 및 지방 섭취율에 따른 대사증후군 구성요소와의 관계를 분석하였다. 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군은 가장 적게 섭취하는 군에 비해 중성지방(p for trend=0.04), 허리둘레(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01) 이 유의하게 높았으며, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 낮았다. 지방을 가장 많이 섭취하는 군은 적게 섭취하는 군에 비해 허리둘레(p for trend=0.02), 중성지방(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01)은 낮았던 반면, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 더 높았다. 또한 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군에서 대사증후군 유병율이 나타났으며(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 1.32; 95% CI: 1.11 to 1.57) 지방을 가장 많이 섭취한 군에서는 대사증후군 유병율이 더 적게(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 0.73; 95% CI: 0.61 to 0.86) 나타났다. 연구 결과, 한국 여성에 있어서 과도한 탄수화물의 섭취와 적은 지방의 섭취는 대사증후군의 유병율과의 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 의정연구
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• 제26권2호
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• pp.113-140
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• 2020

이 연구는 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)이라는 개념을 사용해 한국 선거를 처음으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 공간적 자기상관성이란, 공간상의 한 위치에서 발생하는 사건은 그 주변 지역에서 발생하는 사건과는 상관관계가 높다는 것을 의미한다. 제21대 총선 서울지역의 투표율을 관내 사전투표율과 본투표율로 나누고 투표율의 공간적 패턴이 나타나는지 살펴보았다. 기존의 연구가 선거구 단위를 토대로 분석한 것이 대부분이고 개인자료를 사용한 것이라면 이 연구에서는 좀 더 하위 단위인 읍면동 단위를 기준으로 분석했고 공간자료와 집합자료를 사용해 분석하였다. 본투표율의 모란 I (Moran's I) 지수는 0.261로 꽤 높은 공간적 자기상관성을 보인 반면 관내사전투표율의 지수는 0.095로 낮아 통계적 유의성이 있음에도 불구하고 공간적 자기상관성이 거의 없는 것으로 나타났다. 공간적 자기상관성이 강하게 나타난 본투표율을 OLS 회귀모델과 공간통계모델로 비교해 분석해보았다. 일반 회귀모델에서 결정계수인 R²가 0.585261에서, 공간오차모델에서는 0.656631로 상승하여 약 7퍼센트포인트의 설명력 증가를 볼 수 있어 공간통계모델이 설명력이 높다는 사실을 알 수 있었다. 가장 흥미로운 결과는 관내사전투표율과 본투표율의 관계인데, 관내사전투표율이 높은 동은 본투표율이 낮게 나오고, 관내사전투표율이 2% 정도 올라가면 본투표율은 약 1% 정도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이 연구에서는 관내사전투표율과 본투표율에 영향을 미치는 변수는 매우 다르고, 관내사전투표율의 상승폭이 본투표율 하락폭과 다르다는 점에서 투표편의제공에 따른 분산효과로만 볼 수 없다는 것을 알 수 있어 기존 연구와 차별성을 가진다.